CN112014878B - 一种气水层识别方法 - Google Patents
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Abstract
一种气水层识别方法，其包括：步骤一、根据所获取到的待分析深度处的声波数据，拾取得到待分析深度处的横波到时和横波振幅；步骤二、根据横波到时和振幅确定待分析深度处的气水层识别参数；步骤三、根据气水层识别参数判断待分析深度处为水层还是气层。本方法利用了声波测井数据中的到时与振幅信息，其通过声波数据进行精确处理可以得到横波到时与横波衰减幅度信息(即横波振幅信息)，通过分析气水层横波到时、衰减幅度的差异来对各个深度处的地层是否为气层进行了有效、准确地识别，这样也就有效实现了气水层测井解释。
Description
技术领域
本发明涉及油气勘探开发技术领域，具体地说，涉及一种气水层识别方法。
背景技术
测井资料是判别油气水层的主要资料。从渗透层中区分出油、气、水层并对油、气、水层的物性及含油性进行评价是测井工作的重要任务。针对气藏，特别是低渗透率气藏而言，气水层识别工作非常具有挑战性，不完善的方法与模型极易造成遗漏气层的后果。
现有技术中主流的气层识别方法为纵横波速度比法，当地层含气时，一般会造成纵波时差明显增大，横波时差则变化较小，那么纵横波速度比的数值将会明显减小。
其他主要方法主要还包括：中子-密度交会法，即利用了当孔隙含气时会引起视密度孔隙值增大的原理来判识气水层；电阻率-孔隙度综合判别法，即利用了含气量增大视电阻率增大的特性来识别气水层。
然而，现有技术中的这些方法在某些工区具有较强的失效风险。
发明内容
为解决上述问题，本发明提供了一种气水层识别方法，所述方法包括：
步骤一、根据所获取到的待分析深度处的声波数据，拾取得到所述待分析深度处的横波到时和横波振幅；
步骤二、根据所述横波到时和振幅确定所述待分析深度处的气水层识别参数；
步骤三、根据所述气水层识别参数判断所述待分析深度处为水层还是气层。
根据本发明的一个实施例，在所述步骤一中，所获取到的声波数据为偶极子声波数据。
根据本发明的一个实施例，在所述步骤一中，
基于预设长短时窗的长度，根据所述声波数据确定长短时窗的长时窗与短视窗的比值；
滑动长短时窗，根据各个长短时窗所对应的长时窗与短时窗的比值确定横波到时。
根据本发明的一个实施例，根据如下表达式确定短时窗：
其中，S表示短时窗，Ns表示短时窗的长度，A(i)表示第i时刻的长短时窗声波数据的振幅。
根据本发明的一个实施例，根据如下表达式确定长时窗：
其中，L表示长时窗，NL表示长时窗的长度，A(i)表示第i时刻的长短时窗声波数据的振幅。
根据本发明的一个实施例，在所述步骤一中，选取各个长短时窗所对应的长时窗与短时窗的比值中取值最大的位置所对应的时间，并将该时间作为所述横波到时。
根据本发明的一个实施例，在所述步骤一中，
选取横波到时所对应的长短时窗，对该长短时窗内的横波振幅的绝对值进行积分，得到所述横波振幅。
根据本发明的一个实施例，所选取的横波到时所对应的长短时窗必须包含完整的横波波形周期。
根据本发明的一个实施例，在所述步骤二中，根据如下表达式确定气水层识别参数：
其中，DTgas表示气水层识别参数，TTS表示横波到时，AMPS表示横波振幅，a、b和c表示预设计算系数。
根据本发明的一个实施例，所述气水层识别参数的取值范围为[0，1]。
本发明所提供的气水层识别方法利用了声波测井数据中的到时与振幅信息，其通过声波数据进行精确处理可以得到横波到时与横波衰减幅度信息(即横波振幅信息)，通过分析气水层横波到时、衰减幅度的差异来对各个深度处的地层是否为气层进行了有效、准确地识别，这样也就有效实现了气水层测井解释。
本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在说明书、权利要求书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要的附图做简单的介绍：
图1是根据本发明一个实施例的气水层识别方法的实现流程示意图；
图2是根据本发明一个实施例的拾取待分析深度处的横波到时和横波振幅的实现流程示意图；
图3是根据本发明一个实施例的某井横波到时TTS与孔隙度的交会图；
图4是根据本发明一个实施例的横波到时TTS与横波振幅AMPS的交会图；
图5是根据本发明一个实施例的对某井进行气水井识别的识别结果示意图。
具体实施方式
以下将结合附图及实施例来详细说明本发明的实施方式，借此对本发明如何应用技术手段来解决技术问题，并达成技术效果的实现过程能充分理解并据以实施。需要说明的是，只要不构成冲突，本发明中的各个实施例以及各实施例中的各个特征可以相互结合，所形成的技术方案均在本发明的保护范围之内。
同时，在以下说明中，出于解释的目的而阐述了许多具体细节，以提供对本发明实施例的彻底理解。然而，对本领域的技术人员来说显而易见的是，本发明可以不用这里的具体细节或者所描述的特定方式来实施。
另外，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。
现有技术中，无论是纵横波速度比发，还是中子-密度交互发或是电阻率-孔隙度综合判别法，这些方法都没有充分利用偶极子横波信息，在某些工区具有较强的失效风险。
针对现有技术所存在的上述问题，本发明提供了一种新的气水层识别方法，该方法能够快速、准确地对地层中的气水层进行识别。
图1示出了本实施例所提供的气水层识别方法的实现流程示意图。
如图1所示，本实施例所提供的气水层识别方法优选地首先会在步骤S101中根据所获取到的待分析深度处的声波数据，来拾取得到待分析深度处的横波到时和横波振幅。其中，该方法在步骤S101中所获取到的声波数据优选的为偶极子声波数据。
通过分析方发现，长时窗能够准地刻画偶极子声波信号的背景噪音变换趋势，而短时窗可以更敏感地反应出横波信号信息。因此，本实施例中，该方法优选地利用长时窗与短时窗比值的方式来自动拾取横波到时。
图2示出了本实施例中拾取待分析深度处的横波到时和横波振幅的实现流程示意图。
如图2所示，本实施例中，该方法在步骤S201中优选地首先会基于预设长短时窗的长度，来根据步骤S101中所获取到的声波数据确定长短时窗的长时窗与短视窗的比值。
例如，本实施例中，该方法在步骤S201中可以根据如下表达式来确定短时窗：
其中，S表示短时窗，Ns表示短时窗的长度，A(i)表示第i时刻的长短时窗声波数据的振幅。
同时，该方法在步骤S201中还可以根据如下表达式来确定长时窗：
其中，L表示长时窗，NL表示长时窗的长度。
需要指出的是，在本发明的其他实施例中，该方法还可以根据实际需要来采用其他合理方式确定信号短时窗S和/或信号长时窗L，本发明并不对此进行具体限定。
如图2所示，在得到信号短时窗S和信号长时窗L后，该方法优选地会在步骤S202中来滑动长短时窗，这样基于步骤S201也就可以得到不同的长短时窗所对应的长时窗和信号短时窗的比值，根据这些比值也就可以确定出横波到时。
长时窗和信号短时窗的比值λ可以表示为：
通过滑动长短时窗可以得到对应于待分析深度的多个比值λ。通过分析发现，当横波信号达到时，比值λ会存在明显的突变，因此，本实施例中，该方法在步骤S202中优选地从这些比值λ选取取值最大(即突变幅度最大)的位置所对应的时间，这样该时间也就可以作为待分析深度的横波到时TTS。
例如，利用上述方法对中国某工区20余口井进行分析，最终所得到的各个地层的各个深度处的横波到时TTS集中于1200μs至1900μs之间。
如图2所示，本实施例中，在得到待分析深度的横波到时TTS后，该方法优选地会在步骤S203中选取横波到时TTS所对应的长短时窗，并对该长短时窗内的横波振幅的绝对值进行积分，从而得到待分析深度处的横波振幅AMPS。
需要指出的是，本实施例中，该方法在步骤S203中所选取的横波到时TTS所对应的长短时窗优选的必须包含完整的横波波形周期。
例如，本实施例中所选取的长短时窗的窗口长度为300μs，该方法通过步骤S203所得到的横波振幅AMPS多集中在10至70之间。
当然，在本发明的其他实施例中，该方法还可以根据实际需要来采用其他合理方法确定待分析深度处的横波到时TTS和/或横波振幅AMPS，本发明并不对此进行限定。
综合试油与岩心实验数据，对地层的横波到时TTS与孔隙度、横波振幅AMPS进行交会图制作。该工区某井横波到时TTS与孔隙度的交会图如图3所示，从图3可以看出，横波到时TTS与孔隙度呈线性关系，横波到时TTS与孔隙度越大反映出储层孔隙度发育程度越高。而横波到时TTS与横波振幅AMPS的交会图如图4所示，从图4中可以看出，横波波形受地层含气影响，如果含气饱和度增加，那么横波波形衰减则会随之增大，此时横波振幅AMPS将会变小。
再次如图1所示，本实施例中，该方法在得到待分析深度处的横波到时TTS和横波振幅AMPS后，其优选地会在步骤S102中来根据上述横波到时TTS和振幅AMPS确定待分析深度处的气水层识别参数。
具体地，本实施例中，该方法在步骤S102中优选地可以根据如下表达式确定气水层识别参数：
其中，DTgas表示气水层识别参数，TTS表示横波到时，AMPS表示横波振幅，a、b和c表示预设计算系数。
本实施例中，预设计算系数a、b和c优选地通过综合横波到时TTS、横波振幅AMPS以及绘图比例综合确定得到。具体地，利用预设计算系数a、b和c，该方法可以将气水层识别参数DTgas的取值限定在[0，1]内。
例如，当预设计算系数a、b和c的取值分别为800、2000和100时，表达式(4)也就变为：
当然，在本发明的其他实施例中，根据实际需要，上述预设计算系数a、b和c的具体取值还可以配置为其他合理值，气水层识别参数DTgas的取值范围也可以为其他合理范围，本发明并不对此进行特殊限定。
如图1所示，本实施例中，在得到待分析深度出的气水层识别参数DTgas后，该方法优选地会在步骤S103中来根据上述气水层识别参数DTgas判断待分析深度处为水层还是气层。
图5示出了本实施例中利用本实施例所提供的方法对某井进行气水井识别的识别结果示意图。如图5所示，气层的气水层识别参数DTgas的取值较大，其所对应的区域被填充；而水层的气水层识别参数DTgas的取值较小，其所对应的区域并未被填充。
本实施例中，该方法可以得到各个深度处的气水层识别参数DTgas，利用各个深度处的气水层识别参数DTgas，该方法可以进一步确定出气水层识别参数曲线。该方法在基于气水层识别参数DTgas判别某一深度处为气层还是水层时，还可以通过判断该深度处是否存在识别参数的波峰来进行判定。其中，如果该深度处的气水层识别参数DTgas位于某一波峰范围内，那么也就可以判定该深度处为气层。
从上述描述中可以看出，本发明所提供的气水层识别方法利用了声波测井数据中的到时与振幅信息，其通过声波数据进行精确处理可以得到横波到时与横波衰减幅度信息(即横波振幅信息)，通过分析气水层横波到时、衰减幅度的差异来对各个深度处的地层是否为气层进行了有效、准确地识别，这样也就有效实现了气水层测井解释。
应该理解的是，本发明所公开的实施例不限于这里所公开的特定结构或处理步骤，而应当延伸到相关领域的普通技术人员所理解的这些特征的等同替代。还应当理解的是，在此使用的术语仅用于描述特定实施例的目的，而并不意味着限制。
说明书中提到的“一个实施例”或“实施例”意指结合实施例描述的特定特征、结构或特性包括在本发明的至少一个实施例中。因此，说明书通篇各个地方出现的短语“一个实施例”或“实施例”并不一定均指同一个实施例。
虽然上述示例用于说明本发明在一个或多个应用中的原理，但对于本领域的技术人员来说，在不背离本发明的原理和思想的情况下，明显可以在形式上、用法及实施的细节上作各种修改而不用付出创造性劳动。因此，本发明由所附的权利要求书来限定。
Claims (8)
1.一种气水层识别方法，其特征在于，所述方法包括：
步骤一、根据所获取到的待分析深度处的偶极子声波数据，拾取得到所述待分析深度处的横波到时和横波振幅；
步骤二、根据所述横波到时和所述横波振幅确定所述待分析深度处的气水层识别参数，在所述步骤二中，根据如下表达式确定气水层识别参数：
其中，DTgas表示气水层识别参数，TTS表示横波到时，AMPS表示横波振幅，a、b和c表示预设计算系数；
步骤三、根据所述气水层识别参数判断所述待分析深度处为水层还是气层，其中，如果该深度处的所述气水层识别参数位于预设波峰范围内，那么判定该深度处为气层。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述步骤一中，
基于预设长短时窗的长度，根据所述声波数据确定长短时窗的长时窗与短视窗的比值；
滑动长短时窗，根据各个长短时窗所对应的长时窗与短时窗的比值确定横波到时。
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，根据如下表达式确定短时窗：
其中，S表示短时窗，Ns表示短时窗的长度，A(i)表示第i时刻的长短时窗声波数据的振幅。
4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，根据如下表达式确定长时窗：
其中，L表示长时窗，NL表示长时窗的长度，A(i)表示第i时刻的长短时窗声波数据的振幅。
5.如权利要求2～4中任一项所述的方法，其特征在于，在所述步骤一中，选取各个长短时窗所对应的长时窗与短时窗的比值中取值最大的位置所对应的时间，并将该时间作为所述横波到时。
6.如权利要求2～4中任一项所述的方法，其特征在于，在所述步骤一中，
选取横波到时所对应的长短时窗，对该长短时窗内的横波振幅的绝对值进行积分，得到所述横波振幅。
7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，所选取的横波到时所对应的长短时窗必须包含完整的横波波形周期。
8.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述气水层识别参数的取值范围为[0，1]。
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| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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| GR01 | Patent grant | ||
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